更新后代码下载链接在此! !! 点我下载 本文针对OpenCv入门人士.由于我也不是专门做图像的,仅仅是为了完毕一次模式识别的小作业. 主要完毕的功能就是自己主动识别图片中的数字.图片包含正常图片,有划痕图像和有噪点图像. 分别例如以下 先上图.看识别效果! 接下来開始来点干货了: opencv的安装与配置:这个要是展开讲能够再写一篇博文了,我当时什么都不会配个opencv麻烦死了,最后參考网上studio2012的配置方法成功了,在此略过.看到这里你的opencv还不能用的话,赶紧别往下看了,…

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np from PIL import Image import pytesseract #pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-ORC/tesseract' def recognize_text( img ): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR…

Blog:https://blog.csdn.net/qq_40962368/article/details/89312429(Verification_Code_Identification) 步骤: (1)获取批量验证码图片(利用某高校登录页面的验证码图片) (2)为验证码图片做信息标注(手动标记,要确保百分百正确) (3)利用Tesseract-OCR对验证码图片进行识别并测试识别效果 一.爬取某高校页面的验证码图片100张 打开网址:http://jwxt.qlu.edu.cn/veri…

简单验证码识别(matlab) 验证码识别, matlab 昨天晚上一个朋友给我发了一些验证码的图片,希望能有一个自动识别的程序. 1474529971027.jpg 我看了看这些样本,发现都是很规则的印刷体数字,而且还没有角度旋转,所以我就直接使用数字的面积和周长两个特征量来进行检测,发现效果还是蛮不错的. 在实验中,主要问题是'6'和'9'两个数字的面积和周长都是完全一样的,所以这时候我又添加了一个重心的特征. 有些蛋疼的是数字'4'和'0'竟然面积是一样的...所以只好再引入椭圆离心率特征…

图片验证码基本上是有数字和字母或者数字或者字母组成的字符串,然后通过一些干扰线的绘制而形成图片验证码. 例如:知网的注册就有图片验证码 首先我们需要获取验证码图片,通过开发者工具我们可以得到验证码url链接 其次就是通过Pillow类库和tesserocr进行识别,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import tesserocr from PIL import Image import requests # 通过url链接获取验证码图片,并写入本地文件夹里 def ge…

1. 参考 字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 2.图片预处理和手动分类 (1)分析图片 from PIL import Image img = Image.open('nums/ttt.png')gray = img.convert('L') img.show() windows图片查看器可以放大像素级别:从左到右,从上到下依次为原图,灰度图,阈值为100的二值图,分割图. # 输出为(count,(R,G,B,A)) alpha透明度一般为255 In [366]: sorted…

应用场景   对于简单的数字型验证码的自动识别.前期已经完成的工作是通过切割将验证码图片切割成一个一个的单个数字的图片,并按照对应的数字表征类别进行分类(即哪些图片表示数字7,哪些表示8),将各种数字的图片转换成32×32的二值矩阵,并存放在.txt中,每一种数字表示所对应的.txt的文件名为:"数字类标号_序号.txt".取一部分这样的.txt作为已知样本集,另一部分作为验证集.使用最邻近算法KNN实现对数字进行识别. 最邻近算法(KNN,K-Nearest Neighbor)   …

用python写一爬虫,需要模拟登陆,并且有数字验证码.通过selenium+pytesseract+PIL可以实现验证码识别并登陆.三大步: 用selenium截屏,此时截取的是整个页面的 用PIL库中的Image库,从刚才页面截屏中,通过crop()方法截取 出来验证码图片,然后进行灰度和二值化处理 用pytesseract库中的image_to_srting()方法,将图片转化为字符串.切割之后,转为数字. 具体实现的代码如下,需要先安装一下相应的库哦. # coding=utf-8 fr…

现在很多场景需要使用的数字识别,比如银行卡识别,以及车牌识别等,在AI领域有很多图像识别算法,大多是居于opencv 或者谷歌开源的tesseract 识别. 由于公司业务需要,需要开发一个客户端程序,同时需要在xp这种老古董的机子上运行,故研究了如下几个数字识别方案: ocr 识别的不同选择方案 tesseract 放弃:谷歌的开源tesseract ocr识别目前最新版本不支持xp系统 云端ocr 识别接口(不适用) 费用比较贵: 场景不同,我们的需求是可能毫秒级别就需要调用一次ocr 识别…

强智教务系统验证码识别 OpenCV 强智教务系统验证码验证码字符位置相对固定,比较好切割 找准切割位置,将其分为四部分,匹配自建库即可,识别率近乎100%,如果觉得不错,点个star吧…